AI 不是设计面临的最大问题

大多数 AI 输出都有着平淡无奇的相似性，但这听起来也很像当代平面设计的现状。AI 反而是一个打破束缚的机会。

在所有的设计学科中，平面设计师或许是最缺乏安全感的。任何新技术的引入都可能让人感觉是对这一领域存在性的威胁。想想上世纪 90 年代的桌面出版，它让版式设计变得人人可及、简单易用。再想想 2000 年代末，当平面设计工作转移到线上时，围绕“印刷已死”而展开的关于设计师是否应该学习编程的激烈争论。如今，随着人工智能的出现，又一个新的威胁扑面而来，而这一次的担忧似乎确实是真实的。

世界经济论坛将平面设计列为因人工智能而面临最高风险的职业之一，稍微低于会计员、银行柜员和数据录入员。人工智能无疑会重塑平面设计，但实际上，对平面设计最大的威胁早在多年前就已经发生了，只是我们并未给予足够关注。

现代平面设计在很大程度上已经被自动化和系统化，以至于它看起来仿佛就是一个人工智能系统的产物。从书籍封面到品牌识别，从数字界面到社交媒体帖子，平面设计已经围绕相似的流程、默认的工具，以及少数几种全球熟悉的风格和实践方式而趋于标准化。

就像一篇由 ChatGPT 写出的文章，AI 设计的大多数结果看起来都非常相似：对其他一切的平均化。不幸的是，这听起来也恰好是对许多当代平面设计的良好描述。今天的平面设计师使用相同的工具，为相同的语境而设计，遵循相同的模式。也许 AI 之所以让平面设计师感到威胁，是因为在许多方面，他们早已像 AI 一样在进行设计。

职业的维恩图
流行的人工智能工具，建立在大型语言模型之上，它们通过大规模的文本、代码和其他信息数据集进行训练，从而建立联系并寻找模式。我们很容易把这些工具当成魔法，但它们真正做的只是从收集到的所有文本中预测模式。

这就是为什么大多数 AI 生成的艺术和散文看起来大多是中规中矩，而非革命性或全新的原因。（政治哲学家丹妮尔·艾伦（Danielle Allen）认为，“人工智能”的更好称呼是“集中智能”[centralized intelligence]，因为它让一切趋于同质化。）

与世界经济论坛名单上的其他工作不同，平面设计并不是一个重复性高、数据密集的行业。诚然，像 Midjourney、Stable Diffusion 和 OpenAI 的 Dall-E 这样的图像生成器已经证明，它们可以创造出尚可的插图、照片级写实图像、极简主义标志，甚至完整的移动应用界面，但平面设计从来不仅仅是图像的创造。

在他关于平面设计起源的著作《平面设计之前的平面设计师》（Graphic Designers Before Graphic Design）中，大卫·朱里（David Jury）写道：“平面设计真正开始于印刷品的‘设计’成为一个独立于印刷之外的可行商业活动。”这一定义在 1991 年出版的平面设计史学家罗宾·金罗斯（Robin Kinross）与理查德·霍利斯（Richard Hollis）的一次对话（Conversation with Richard Hollis on Graphic Design History）中得到呼应，其中霍利斯将平面设计描述为“不是一个技术问题”（即工具使用的技巧），而是——“在特定环境下可以做到什么”。

换句话说，平面设计不仅仅是使用工具的技术能力，无论是计算机、活字印刷，还是人工智能。它也不只是某个个体的美学或风格。相反，平面设计是一个模糊的、不断变化的领域，位于艺术与市场、广告与战略、插图与传播之间。

这正体现了平面设计的悖论：它既是视觉的，也是技术的；既是文化的，也是服务导向的；既是艺术的，也是商业的；既是战略的，也是人性的。事实上，一些最早的平面设计师称自己为“商业艺术家”。

平面设计究竟是什么？
我们今天所理解的平面设计，随着工业革命一同出现。随着大规模商品可以更快地进入更多人的手中，设计的任务，本质上是创造差异。为了让人们买你的产品而不是竞争对手的，你要让自己的产品看起来与其他所有东西不同，并且以一种新的方式去宣传它。

平面设计（在某种程度上还有工业设计）常常被视为一种装饰：一种在最后阶段添加的修饰或外饰。但到了 20 世纪中叶，当像保罗·兰德（Paul Rand）和马西莫·维奈里（Massimo Vignelli）这样的设计师为大型跨国公司服务，他们的设计要应用在各种不同的表面和语境中时，设计师的工作从单一对象（标志、书籍、广告牌）的设计，转变为设计系统，在这些系统中多个元素可能相互呼应（例如，卡车上的标志需要与广告牌上的广告相匹配）。

为了控制产出，设计师会制作大型的设计指南，明确规定标志的使用方式，或在何时使用特定的颜色和字体。在这些复杂的设计系统中，仅仅装饰已不再足够。还需要确保品牌信息的一致性、清晰性，并且能够触达正确的受众。

由此产生了设计话语方式的转变。平面设计不再是一门艺术，而是商业的战略工具：一种组织信息、销售产品、抓住注意力的方式。

从设计到解决问题
在约瑟夫·米勒-布罗克曼（Josef Müller-Brockmann）的经典著作《平面艺术家及其设计问题》（The Graphic Artist and His Design Problems）中，这位瑞士现代主义设计师主张一种清晰有序的设计，这种设计通过网格、数学化的组织以及系统化的方法来完成。在这里，平面设计成为了一种“解决问题”。

此时，所有的设计决策都可以服务于客户简报中提出的问题：如何让人们参加某个活动？如何将密集的事实转化为易于理解的信息？这个品牌如何在竞争对手中脱颖而出？

2008 年，蒂姆·布朗（Tim Brown）在《哈佛商业评论》的一篇文章（Design Thinking）中进一步将设计转变为解决问题。他是 IDEO 的首席执行官，主张设计师的工具可以跨领域应用，他写道，设计思维是一门“利用设计师的敏感度和方法，将人们的需求与技术可行性以及可转化为客户价值和市场机会的可行商业战略相匹配的学科”。由此诞生了如今被视为经典的设计思维流程：共情、定义、构思、原型、测试。

设计中的系统思维兴起，尤其是设计思维，不仅拓展了设计的可能性，同时也标准化了人们对设计的期待。通过将设计过程系统化，它赋予了设计——特别是平面设计——一种自我合法化的方式，把它提升到与工程和科学（恰好是两个 AI 威胁较大的领域）并列的位置，在那里，决策可以被测试和调整。借助设计思维的方法论，平面设计师不再需要依赖个人的主观观点或风格偏好，而是可以依靠用户研究、A/B 测试和迭代设计过程。

例如，2009 年，谷歌曾因无法决定搜索结果中链接使用哪种蓝色而广为人知。为找到答案，他们测试了 41 种不同的蓝色渐变，以观察用户的偏好。（时任谷歌视觉设计主管的道格拉斯·鲍曼 [Douglas Bowman] 最终离开公司，部分原因就是对这种数据驱动的设计决策感到不满。）当时，这在设计界引发了一点争议，但同时也预示了未来的发展方向。如今的设计师正生活在由设计思维塑造的世界里：设计思维在过去 20 年中对设计的定义如此之深，以至于当我询问 Claude AI 如何定义设计时，它回答的正是那套五步的设计思维流程。

装配线式设计
随着这种设计流程成为标准实践（伴随着设计系统、用户体验模式和品牌战略的兴起），个体设计师的角色逐渐缩小，平面设计师越来越像装配线上工作的工人，在越来越庞大的项目中只负责越来越小的部分。

“做设计师已经被简化为组装预制的视觉组件和模板化的结构。”一篇 2023 年在 UX Planet 上的爆款文章（Everyone Used to Be a Designer）写道。“我们中的许多人很早就发现，在产品设计中使用设计系统与拼装乐高积木来‘创造’一个看起来像是好产品的东西，有着明显的相似性。”

马克思主义对这种分工的批评是，工人会因此与劳动“异化”——随着工作变得更具重复性，它也更容易被自动化，从而降低了产品背后人的价值。正如西尔维奥·洛鲁索（Silvio Lorusso）在他 2023 年的著作《设计不能做的事》（What Design Can’t Do）中所写：“这种分工导致劳动者的工作‘机械化’，他们因此失去了自主性，也就失去了他们所做之事的意义。”

这种系统化、优化的装配模式的一个便利之处在于一致性。随着设计转变为一种装配模式流程，平面设计师的产出也随之发生了变化。差异性不再是目标。看看任何一个最近的大型品牌重塑，你都会看到相似风格的汇合：人文无衬线字体标志搭配醒目颜色，Corporate Memphis 风格的简洁线条插画，以及金色时刻里年轻人带着笑容的摄影作品。

或者，访问任何一个数字出版物网站，你很可能会看到一种熟悉的版式：大幅全屏首图、大标题排版、单栏正文，中间穿插引用和广告。这种现象在手机上尤为明显：我们几乎无法逃避遍布每个应用的便当盒风格的圆角矩形，里面填充着微妙的渐变和无衬线字体。

是否有可能，因为我们在不考虑语境的情况下遵循相同的设计流程，结果也就趋同？设计流程越是标准化，结果就越是模板化。工作越是模板化，它就越容易被自动化复制。是否有可能，这种工作方式同样产生了一种集中化的智能，一种美学与思想的同质化？是否有可能，设计师们把自己一步步设计进了一个适合自动化接管的死角？

去年，当 Figma 推出一款 AI 驱动的布局生成器时，它几分钟内就做出了一个合格的天气应用。随即它被指责抄袭了苹果默认天气应用的外观。但问题是，还有多少其他应用，本就只是借用了已有应用的交互模式？

“资本主义的技术发展使得文本和图像几乎可以无限复制——并在此过程中建立了不可思议的电子图书馆。”设计史学家 J. 达科他·布朗（J. Dakota Brown）在 2019 年的小册子《字体排印、自动化与劳动分工》（Typography, Automation, and the Division of Labor）中写道，并补充说：“但尽管这种庞大的生产力聚合已经存在，人们仍然必须被迫去搬运文字和图像，而这往往是为了在本质上相同的商品之间进行品牌竞争。”

在布朗关于设计思维的文章发表十年后，娜塔莎·伊斯坎德尔（Natasha Iskander）在《哈佛商业评论》上发表了一篇更新（Design Thinking Is Fundamentally Conservative and Preserves the Status Quo），她在文中写道，这一流程“从根本上是保守的，维持着现状。”到了 2025 年，这听起来与 AI 提示的结果惊人地相似。

问题解决的终结
这并不是平面设计师的过错。平面设计实践的历史在某种程度上一直受到设计师无法掌控的资本主义和市场力量的塑造：什么对商业有利？什么最有效率？消费者需要或想要什么？什么能带来收益？随着 AI 设计的兴起，这种情况很可能还会继续。在一个不稳定的经济环境中，企业（以及它们的客户）并不需要差异化；他们需要的是一致性。他们想要值得信赖的东西。

然而，我不禁想知道，平面设计是否已经在“设计即解决问题”的模式下走到了某种尽头。如果人工智能是一个优秀的问题解决者，同时也是一个合格的图像制造者，那么设计师接下来该往哪里走？我认为，要找到出路，有必要回到平面设计史上的另一个时期——当时这一领域同样受到社会与技术变革的威胁：上世纪 90 年代中期桌面出版的兴起。

就像今天一样，一种新技术出现，迫使设计师重新思考他们所做的工作以及工作方式。然而，设计师们并没有因此退缩，而是通过视觉和思想上的探索来质问他们想做什么，以及他们相信什么。

结果是我认为平面设计史上最令人振奋的时代之一：狂野的美学创新——艾普丽尔·格雷曼（April Greiman）的复杂版式，大卫·卡森（David Carson）的垃圾摇滚风格的编辑设计，克兰布鲁克艺术学院研究生项目中涌现的自我反思型作品——这些都质疑了设计师们曾视为圭臬的规则。

这种实验推动了强有力的批判性话语，无论是在学界还是在业界，围绕着设计的社会角色及其与资本主义的关系，我们如何对待和理解设计史，设计师的工作场域与方式的拓展，以及关于平面设计师身份的新定义。在这些变化的背景下，诞生了第一批真正的多媒体设计项目、后现代主义平面设计，以及像《Emigre》这样的激进设计出版物。

桌面电脑并没有取代平面设计，人工智能也不会。但它会改变平面设计。它很可能接管一些琐碎、重复的任务，让工作的部分环节更轻松，就像电脑曾经做到的那样。当然，对于许多常见的设计需求——名片、简单图标或模板化网站——AI 工具将能够胜任，或简化生产流程，就像建站工具已经对网站所做的那样。此刻不应是守旧的时刻。正如 90 年代设计师们所经历的，这是一个修正方向、发现并发明新实践模式的机会。

我们已经可以在设计工作室战略部门的兴起，以及去殖民化设计、女性主义设计、后资本主义设计等学术运动中看到这种趋势。我们也能看到设计师们既拥抱又拒绝 AI，迫使行业思考它与新技术的关系。这些讨论比以往任何时候都更为重要。

我还预见到，许多客户将再次渴望差异化。为了脱颖而出，为了传达新意，客户将渴望“手工”设计，也就是说：由人类创作的东西。我丝毫不会惊讶，若定制化设计方案再次回归，植根于小型社区、亚文化或本地语言环境，在那里品牌会做出大胆的美学和文化尝试。

这些是人工智能无法很好完成的行为。而在某种意义上，这也正是平面设计一直以来的核心。问题不在于 AI 是否会取代平面设计师，更好的问题是：从这一时刻开始，会诞生出哪些新的平面设计类型？